Status: Bibliographieeintrag
| Online-Ressource |
Verfasst von: | Do, Bich-Ngoc [VerfasserIn]  |
| Rehbein, Ines [VerfasserIn]  |
Titel: | Evaluating LSTM models for grammatical function labelling |
Verf.angabe: | Bich-Ngoc Do, Ines Rehbein |
E-Jahr: | 2017 |
Jahr: | September 2017 |
Umfang: | 6 S. |
Fussnoten: | Gesehen am 22.11.2023 |
Titel Quelle: | Enthalten in: International Conference on Parsing Technologies (15. : 2017 : Pisa)15th International Conference on Parsing Technologies - proceedings of the conference |
Ort Quelle: | Stroudsburg, PA : Association for Computational Linguistics (ACL), 2017 |
Jahr Quelle: | 2017 |
Band/Heft Quelle: | (2017), Seite 128-133 |
ISBN Quelle: | 978-1-945626-73-9 |
Abstract: | To improve grammatical function labelling for German, we augment the labelling component of a neural dependency parser with a decision history. We present different ways to encode the history, using different LSTM architectures, and show that our models yield significant improvements, resulting in a LAS for German that is close to the best result from the SPMRL 2014 shared task (without the reranker). |
URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
Volltext: https://aclanthology.org/W17-6318 |
Datenträger: | Online-Ressource |
Sprache: | eng |
Bibliogr. Hinweis: | Forschungsdaten: Do, Bich-Ngoc, 1989 - : Head selection parsers and LSTM labelers |
K10plus-PPN: | 1870904826 |
Verknüpfungen: | → Sammelwerk |
Evaluating LSTM models for grammatical function labelling / Do, Bich-Ngoc [VerfasserIn]; September 2017 (Online-Ressource)
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